结合时空效应的座椅带合规性评估——基于遥感数据的模型
应用统计
2025-11-27 v1
摘要
座椅带使用是降低车辆乘客致命伤害和受伤的最有效措施之一。然而，座椅带合规性因地点而异，远远需要比传统路面调查提供的更细粒度的数据。这些调查在空间上稀疏、在时间上不间断且昂贵，往往提供的粗粒度快照不足以捕捉动态行为模式或局部差异。遥感数据作为一种变革性的替代方案，提供了跨广大地理区域持续、高分辨率的驾驶员事件记录，例如座椅带挂锁状态。这种细粒度且可扩展的数据使我们能够应用高级时空模型，以更准确地反映驱动座椅带使用的复杂相互作用。本研究利用遥感数据为 2022 年爱荷华州的各县生成座椅带合规性指标，采用一套包含空间和时间随机效应的 beta 回归模型。研究结果表明，包括空间和时间成分的模型优于仅包含空间或时间效应的模型，凸显了同时考虑地理聚类和时间动态的重要性。关于解释变量而言，车辆行驶里程（VMT）和人均收入是合规率的显著预测因子。显著的空间和时间效应表明，遥感数据在显著提升模型拟合度和推断质量方面具有重要作用。结果表明，在精细化的时空模型框架中整合细粒度遥感数据可显著改善推断，为制定针对性干预措施提供决策者精确见解，从而推动交通安全研究的进一步发展。
引用
@article{arxiv.2511.20712,
title = {Integrating Spatial and Temporal Effects in Seat-Belt Compliance Assessment with Telematics Data},
author = {Ashutosh Dumka and Raghupathi Kandiboina and Skylar Knickerbocker and Neal Hawkins and Jonathan Wood and Anuj Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.20712},
year = {2025}
}